代理店の提案書に「AIを活用した運用」と書いてある。会議では全員がうなずいた。けれど部屋を出たあとで、それが入札の自動化なのか、バナーの生成なのか、レポート作成の時短なのか、誰も説明できない。代理店選定の現場では、こういうことがよく起きます。
原因は代理店側にあるとは限りません。聞き方が抽象的だと、答えも抽象的に返ってくるからです。「AIを使っていますか」は、事実上ほとんどの会社が「はい」と答えられる質問です。そこで差はつきません。
この記事では、事業会社側の担当者が選定の場でそのまま使える確認質問を、各社が公式に出している仕様変更に紐づけて整理します。抽象論を聞くのではなく、いつ・何が変わったかを知っているかを聞く。それだけで、相手の情報の鮮度と、数字の扱い方と、社内の体制が見えてきます。
こんなふうに調べていませんか
- 「広告代理店選び AI活用度」で検索して、面談で何を聞けばいいか探している
- 提案書のAI活用の記述が、どこまで実務を指しているのか判断できずにいる
この記事を読み終えたときに手に入るもの
- 広告代理店選びでAI活用度を確かめる4つの視点を、社内で説明できるようになります
- 答えがそろってしまう質問と、差が出る質問を区別して用意できます
- 媒体発表の数値を、そのまま自社の目標値にしない受け取り方が身につきます
結論30秒でわかる、この記事の結論
- 広告代理店選びでAI活用度を測るなら、使っているかではなく、直近の変更を期限つきで挙げられるかを聞きます。
- 見る角度は4つ。仕様変更への追随力・数値の読み方・運用体制の透明性・データと契約です。
- 相手を試すための質問ではありません。同じ一次情報の上で話せているかを確かめるための質問です。
本記事で参照した各社の公式情報は2026-08-07に確認したものです。
01広告代理店選びでAI活用度を聞いても、答えがそろってしまうのはなぜですか？
若葉さん面談で「AI活用の状況を教えてください」と聞いたら、どの会社も似た答えでした。差が分からなくて…。
鈴木さんそれは質問の粒度の問題だと考えられます。広い質問には、広い答えが返ってくるんです。粒度を一段下げると、急に差が出ますよ。
「AIを活用していますか」という問いは、はい・いいえで答えられてしまいます。入札の自動化を使っていれば「はい」ですし、社内で議事録の要約に生成AIを使っているだけでも「はい」と答えられます。同じ「はい」の中に、まったく違う実態が入っているわけです。
粒度を下げるとは、期限と対象を質問文に入れることです。いつ・どの媒体の・どの機能について、を足すと、答えは記憶ではなく記録から出てきます。たとえば入札の目標値をいつ見直したか、どのアカウントで対応したか。ここまで具体的にすると、実務として手を動かしているかどうかが表に出ます。
もう一つ、抽象的な質問には副作用があります。答える側も抽象的に返すしかないため、面談の時間そのものが情報を生まないという点です。選定に使える時間は限られています。粒度を下げた質問を先に用意しておくと、同じ時間で得られる材料が増えます。
この章のまとめ
「AIを使っているか」では差が出ない。日付・媒体・機能名を入れた質問に変えると、実務の中身が見える。
02広告代理店選びのAI活用度は、どの4つの視点で見ればいいですか？
確認質問はいくつも作れますが、見ている角度は次の4つに整理できます。
| 視点 | 確認すること |
|---|---|
| 仕様変更への追随力 | 直近の入札・配信仕様の変更を、期限つきで把握しているか |
| 数値の読み方 | 媒体側が発表する改善率を、算出方法まで含めて説明できるか |
| 運用体制の透明性 | AIに任せる判断と人が最終承認する判断の線引きを説明できるか |
| データ・契約面 | 自社の広告アカウントデータの帰属・持ち出し可否が明確か |
この4つは、並列に置くよりも積み重ねとして見るほうが実務に合います。契約とデータの扱いが曖昧なままでは、体制の話をしても意味がありません。体制が見えないうちは、数値の読み方を聞いても検証できません。数値の読み方が共有できて初めて、仕様変更への追随力が成果に結びつきます。
順番を意識すると、面談の設計も変わります。土台に近い話ほど、契約書や管理画面という物証で確かめられます。上に行くほど、相手の言葉に頼る割合が増えます。物証で確かめられるところから埋めていくと、言葉で判断しなければならない範囲が小さくなります。
この章のまとめ
視点は4つ。契約とデータを土台に、体制・数値の読み方・追随力の順で積み上がる関係にある。
03広告運用の仕様変更に追いつけているかは、何を聞けば分かりますか？
いちばん分かりやすいのは、入札の仕様変更です。Google広告のヘルプセンターによると、2026年8月17日から入札挙動が変わります（出典: 目標値に基づく入札戦略への変更）。対象は予算の制約を受けているキャンペーンのtCPA（目標コンバージョン単価）・tROAS（目標広告費用対効果）です。
変更前は、予算の制約を受けているキャンペーンでも、設定した目標値を上回る成果を狙う挙動がありました。変更後は、予算を調整した場合を含め、設定した目標値により忠実に沿う挙動になります。
対象キャンペーンは検索・ショッピング・P-MAX・デマンドジェネレーション・ディスプレイ・ホテル・旅行の7種類です（出典: 目標値に基づく入札戦略への変更）。ただしディスプレイとホテルにはすでに新しい入札動作が適用済みのため、8月17日に新規で切り替わるのは検索・ショッピング・P-MAX・デマンドジェネレーション・旅行の5種類です。アプリ・動画リーチ・動画視聴（VVC）は対象外です。
聞くべきなのは、目標値の見直しをいつ、どのアカウントで行ったかです。7月6日に提供が始まった目標値調整ツールを使って対応済みなら（出典: 目標値に基づく入札戦略への変更）、仕様変更を実務へ落とし込む速さがあると判断できます。「特に何もしていません」という答えは、この時点での追随が遅れているサインとして受け取れます。
なお、対象外のキャンペーン種別まで一緒に見直したという答えが返ってきたときも、理由を聞いてみてください。範囲を広げること自体は悪くありませんが、対象と対象外を区別できているかは、原文を読んだかどうかの分かれ目になります。
この章のまとめ
入札の仕様変更は、日付が公開されている。日付を含む質問にすると、追随の速さがそのまま出る。
04DSAのAI Max移行について、Web広告の代理店に何を確認しますか？
次はDSA（動的検索広告）です。Google Ads Blogによると、DSA・自動作成アセット（ACA）・部分一致は、AI Maxへ自動アップグレードされます（出典: DSAのAI Max移行）。
自動作成アセットと部分一致キャンペーンの自動アップグレードは2026年9月から始まります。当初は完全移行も同時期と想定されていましたが、実際の完全移行は2027年2月へ延期されています（出典: DSAをAI Maxへアップグレード）。
高梨課長完全移行はいつですかと聞いて、答えがずれていた場合は、どう受け止めればいいですか。
鈴木さん3通りに分かれます。延期後の時期まで言えるか、当初の想定で止まっているか、確認しますと言うか。この3つは、危険度の順番が直感と違います。
延期後の時期を答えられれば、一次情報を継続して追っていると判断できます。当初の想定のまま答えた場合は、情報の更新が止まっている可能性があります。「わかりません、確認します」という答えは、判断を次回まで保留する材料になります。
オプトアウトの可否も聞く価値があります。Google公式の原文には、オプトアウトを明確に案内する記載が見当たりません（出典: DSAをAI Maxへアップグレード）。ここを「できません」と言い切る相手より、「案内が見当たらないので確認します」と答える相手のほうが、原文に基づいて話している可能性が高いといえます。
この章のまとめ
移行の時期は延期されている。答えの正確さより、どの一次情報を見て話しているかを聞く。
05LINEヤフーの統合範囲を、広告運用の担当者は正しく区別できていますか？
3つ目はLINEヤフー広告の統合です。LINEヤフー for Businessの発表によると、LINE広告とYahoo!広告のディスプレイ広告が統合されました（出典: LINEヤフー広告プラットフォーム統合リリース）。配信は一元的に行えるようになっています。
ここで確認したいのは、一元配信の対象範囲です。統合の対象はディスプレイ広告に限られます。Yahoo!広告の検索広告は「移行は不要です」と明記されており、名称変更のみで統合対象ではありません（出典: LINEヤフー広告プラットフォーム統合リリース）。
統合されたので検索広告も含めてデータが一元化されます、という説明が出たら、前提の取り違えを疑ってください。逆に、ディスプレイ広告だけが対象で検索広告は名称が変わっただけです、と区別して説明できるなら、原文まで確認して話していると判断できます。
この違いは、レポートの設計にも影響します。一元化された範囲を広く見積もったまま計測設計を組むと、あとから手戻りが発生します。対象範囲の取り違えは、面談での印象より、運用が始まってからの工数に効いてきます。
この章のまとめ
統合の対象はディスプレイ広告のみ。検索広告まで一元化されたと説明する相手には、根拠を聞き返す。
06媒体が出す改善率を、広告代理店選びのAI活用度でどう読み分けますか？
4つ目は、媒体が発表する数値の扱い方です。ここが、答えでいちばん差が出ます。
GEM（Generative Ads Recommendation Model）は、Meta独自の生成AIモデルの名称です。Meta Newsroomの発表によると、2025年第4四半期にGEMの学習用GPU数を倍増させました（出典: 2026: AI Drives Performance）。この結果、Facebookの広告クリック数が3.5%向上したとしています。Instagramのコンバージョン数も1%を超えて向上したとされています。
聞くべき質問は、このクリック数3.5%増はCTR（クリック率）の話ですか、です。Meta公式の発表はクリック数の増加であり、クリック率そのものではありません。表示回数が増えればクリック数も伸びるため、率の改善とは限らないという違いです。
大森部長数値の言い換えを気にするのは、細かすぎないか。伸びているなら伸びているんだろう。
鈴木さん部長、ここは投資判断に直結します。率で伸びたのか、量で伸びたのかで、必要な予算が変わるんです。量なら、伸ばすために追加の広告費が要ります。
加えて、この数値は比較の母数や対象アカウント数が非開示の自社発表です（出典: 2026: AI Drives Performance）。自社の目標値としてそのまま置かない姿勢があるかも、あわせて確認してください。
この章のまとめ
指標の種類と開示範囲を言い添えられるかどうかで、数値の読み方が分かる。
07MicrosoftとGoogleのAI Maxは、広告運用では同じものとして扱えますか？
同じ観点はMicrosoftの発表にも当てはまります。Microsoft Advertisingによると、自動化トラフィックは人間トラフィックの8倍速で伸びています（出典: Microsoft AI Max公式発表）。エージェント型ブラウザトラフィックも前年比約8,000%増加したとしています。上位Shopify加盟店のインプレッションシェアは約90%成長したとしており、Brand Agentsのコンバージョンは非支援セッション比で平均2倍とされています。これらも算出方法・母数が非開示の自社発表です。
さらに、GoogleとMicrosoftにはそれぞれ「AI Max」という名称の機能があります。運営会社も仕様も別物で、Microsoft側の公式発表にもGoogleの機能との比較は書かれていません（出典: Microsoft AI Maxに関する公式発表）。AI Maxを導入すれば、という説明を受けたら、どちらの会社の機能を指しているかを確かめてください。
| 媒体 | 発表内容 | 対象範囲 | 時期・特記事項 |
|---|---|---|---|
| tCPA・tROAS入札挙動の変更 | 予算制約下の検索・ショッピング・P-MAXなど5種類（新規切替分） | 2026年8月17日変更・ディスプレイ/ホテルは適用済み（出典: 目標値に基づく入札戦略への変更） | |
| DSAのAI Maxへの移行 | 自動作成アセット・部分一致キャンペーン | 9月自動アップグレード開始、完全移行は2027年2月へ延期（出典: DSAをAI Maxへアップグレード） | |
| LINEヤフー | 広告プラットフォーム統合 | ディスプレイ広告のみ（検索広告は対象外） | 2026年4月統合（出典: LINEヤフー広告プラットフォーム統合リリース） |
| Meta | GEMの学習GPU倍増 | Facebook・Instagramのフィード等 | 2025年Q4実績・自社発表（出典: 2026: AI Drives Performance） |
| Microsoft | AI Max発表 | 検索キャンペーン中心 | 2026年4月発表・Googleとは別機能（出典: Microsoft AI Maxに関する公式発表） |
この章のまとめ
同じ名前でも運営会社が違えば別の機能。媒体発表はどれも自社発表として受け取る。
08生成AIに任せる範囲と人が承認する範囲は、どこで線を引きますか？
ここまでの各社の発表は、いずれも自動化を前面に出しています。ただし自動化される範囲と、人が最終判断する範囲の線引きは、媒体の発表だけでは分かりません。ここは代理店ごとの運用設計の話になります。
聞くべき質問は、入札戦略の変更・クリエイティブの差し替え・除外設定の追加は、それぞれ誰が最終承認していますか、です。すべて自動に任せているという答えは、意図しない変更が起きたときの説明責任が曖昧になる懸念があります。逆に、すべて人が手動で行うという答えは、仕様変更への対応が遅れる可能性があります。
高梨課長どちらが正解ということはないんですね。
鈴木さんはい。線をどこに引いたか、その理由を説明できるかどうかが見たい点です。線が引かれていない状態が、いちばん困ります。
もう一つ確認したいのは、生成された施策案を自社のアカウントでどう検証しているかです。媒体発表の改善率は、各社の自社環境での比較にとどまります。自社のアカウントで期間比較を行い、結果を記録に残しているかどうかを聞いてください。記録が残っていれば、次の提案の前提としてそのまま使えます。
この章のまとめ
自動と手動のどちらが正解かではない。線引きの位置と、その理由を説明できるかを見る。
09アドフラウドの監視体制は、広告運用のAI活用度とどう関係しますか？
不正クリック・アドフラウドの監視体制は、自動最適化を強めるほど重みが増します。自動入札の対象範囲が広がるほど、不正なクリックへの対応が遅れたときの影響も大きくなるためです。
この体制の有無を聞くことは、運用体制の透明性を測る質問の一つになります。監視の担当が社内にいるのか、外部のツールを使っているのか、異常を検知したときに誰へ連絡が飛ぶのか。答えが具体的であるほど、実際に運用されている可能性が高いといえます。
逆に、監視していますという答えだけで詳細が出てこない場合は、機能として備えているだけで運用に落ちていない可能性があります。連絡経路まで聞くと、その差が見えます。
この章のまとめ
自動化の範囲が広いほど、監視体制の質が効いてくる。連絡経路まで具体的に聞く。
10データの帰属と契約は、広告代理店選びでAI活用度と同じくらい重要ですか？
土台にあたるのが、データと契約の話です。ここが曖昧なままだと、他の3つの視点をどれだけ確認しても、いざというときに動けません。
確認するのは2点です。自社の広告アカウントデータの帰属と、エクスポート・持ち出しの可否が明確になっているか。そして契約解除時に、学習済みの設定やレポート履歴の引き継ぎがどう扱われるか。どちらも運用が順調なうちは話題に上りませんが、体制を変えるときにそのまま移行コストになります。
大森部長契約の話は、法務に投げれば済むんじゃないのか。
鈴木さん法務は文面を見ますが、何を引き継ぐ必要があるかは運用側にしか分かりません。設定・履歴・レポートのどれを持ち出したいかを、こちらから示す必要があります。
この章のまとめ
データの帰属と解除時の引き継ぎは、運用が順調なうちに文面で確かめておく。
11広告代理店選びのAI活用度は、選定のどの段階で聞くのが効きますか？
確認質問は一度で使い切るものではありません。代理店選定は、初回ヒアリング・提案評価・契約後のレビューという段階を踏みます。段階によって、聞くべき質問の重心も変わります。
初回ヒアリングでは仕様変更への追随力を見ます。ここは相手の情報源の鮮度を測る段階です。提案評価では数値の読み方を見ます。提案書に載っている数字の出どころを、その場で説明できるかどうかを確かめます。契約後のレビューでは、運用体制とデータ・契約面の実態を見ます。実際に走り始めてからでないと分からない部分だからです。
この順で聞くと、聞き漏らしが減ります。同じ質問を段階をまたいで繰り返しても構いません。答えが変わったなら、その理由を聞けばよいだけです。
この章のまとめ
初回は追随力、提案評価では数値の読み方、契約後は体制と契約。段階ごとに重心を移す。
12聞き方を間違えると、AI活用度の何が見えなくなるんですか？
ここまでを踏まえて、確認質問を使うときにつまずきやすい点を挙げます。
- 「AIを使っていますか」という抽象的な質問だけで終える（具体的な仕様変更を挙げられるかまで聞かない）
- 媒体発表の改善率を、独立した第三者の検証を経た数値だと受け取る（Meta・Microsoftの数値はいずれも自社発表）
- クリック数の増加をCTRの改善と混同する（Metaの発表はクリック数の伸びであり、率そのものではない）
- LINEヤフー広告の統合を、検索広告まで含む一元化だと受け取る（対象はディスプレイ広告のみ）
- 完全移行の延期を反映せず、当初発表のまま止まった情報で判断する（DSAからAI Maxへの移行）
これらは代理店側だけでなく、発注側にも起こります。確認質問リストを使う目的は、相手を試すことではありません。双方が同じ一次情報を前提に話せているかを確かめることです。前提がそろえば、あとの議論は速く進みます。
この章のまとめ
つまずきは、抽象的に聞くことと、自社発表を検証済みと受け取ることから起きる。
13広告代理店選びのAI活用度チェックリストは、どう使えばいいですか？
契約前と契約後のレビューで使える確認項目です。面談の場で全部を読み上げる必要はありません。その場で答えが出なかった項目に印をつけ、次回までに回答をもらうという使い方が現実的です。
- 2026年8月17日のtCPA・tROAS挙動変更を把握しているか、目標値の見直しをいつ行ったか答えられるか
- DSAのAI Max完全移行時期（2027年2月へ延期）を、延期後の時期で答えられるか
- DSAのオプトアウトについて、原文に明確な記載がない点を断定せず説明できるか
- LINEヤフー広告の統合対象がディスプレイ広告のみで、検索広告は対象外だと区別して説明できるか
- Metaのクリック数増加という発表を、CTRの改善とは区別して説明できるか
- 媒体発表の改善率について、算出方法・母数・比較期間が非開示である前提を共有しているか
- GoogleとMicrosoftの「AI Max」を、別会社・別機能として区別して説明できるか
- 入札戦略・クリエイティブ・除外設定のうち、どこまでを自動に任せ、どこから人が最終承認しているか説明できるか
- 生成された施策案を、自社のアカウントでどう検証しているか（期間比較の記録があるか）
- 不正クリック・アドフラウドの監視体制があるか
- 自社の広告アカウントデータの帰属と、エクスポート・持ち出しの可否が明確か
- 契約解除時に、学習済みの設定やレポート履歴の引き継ぎがどう扱われるか説明できるか
この章のまとめ
チェックリストは合否表ではない。答えが出なかった項目を持ち帰ってもらうための道具として使う。
14よくある質問
広告代理店選びで、AI活用度はどこまで具体的に聞けばよいですか
「AIを使っていますか」ではなく、直近の具体的な仕様変更を挙げられるかを聞いてください。抽象的な質問には抽象的な答えしか返ってきません。日付・媒体・機能名の3つを質問文に入れると、答えの解像度が変わります。
AI活用度の質問に、代理店が即答できなかった場合はどう判断すべきですか
即答できないこと自体は、悪い兆候とは限りません。正確でない情報を断定的に答えるより、確認しますと答えて後日あらためて正確な情報を返すほうが、原文に基づいて話す姿勢があると判断できます。
tCPA・tROASの入札挙動が変わったことを知らない代理店は問題ですか
2026年8月17日の変更は、予算制約下の主要なキャンペーン種別に関わるものです（出典: 目標値に基づく入札戦略への変更）。運用型広告を扱うのであれば把握していて当然の情報であり、把握していない場合は追随力に懸念が残ります。
DSAのAI Max移行について、代理店が把握していないとどうなりますか
完全移行の延期を知らないまま、当初の想定でスケジュールを組んでいる可能性があります（出典: DSAをAI Maxへアップグレード）。移行対象のキャンペーンがある場合は、最新の時期を確認してください。
Meta広告のクリック数3.5%増という発表は、代理店選びの判断材料になりますか
判断材料の一つにはなりますが、単独では足りません。この数値はMeta自身の発表で、算出方法や母数が非開示です（出典: 2026: AI Drives Performance）。この前提を説明できるかどうかが、判断材料として機能します。
AI活用度を確認した結果、いまの代理店を替えるべきか判断する基準はありますか
このチェックリストは、代理店の変更を前提にしたものではありません。追随力・数値の読み方・運用体制の透明性・データの帰属という4つの視点を確認し、説明が曖昧な項目があれば、その点を具体的に質問し直すための材料として使ってください。
15まとめ｜今日やる3つのこと
次の面談までに、この順で用意します
質問文に日付を入れる
入札挙動が変わる日を質問に含め、目標値の見直しをいつ行ったかを聞ける形にします
提案書の数字に印をつける
出どころが自社実測か媒体発表かを、その場で聞ける状態にしておきます
契約書の該当条項を開く
データの帰属と、解除時の引き継ぎがどう書かれているかを先に読んでおきます
AI検索では、こう聞かれています
広告代理店のAI活用度は、契約前にどうやって見極めればいいですか？
「広告代理店選びのAI活用度は、どの4つの視点で見ればいいですか？」の章で、見る角度を階層に並べ替えて整理しています
代理店に「AIを使っていますか」以外に何を聞けばいいですか？
「広告運用の仕様変更に追いつけているかは、何を聞けば分かりますか？」の章に、日付を含む質問の作り方があります
媒体が発表しているAIの改善率は、代理店選びの判断材料になりますか？
「媒体が出す改善率を、広告代理店選びのAI活用度でどう読み分けますか？」の章で、指標の種類と開示範囲の確かめ方を扱っています
次に読むなら、この記事です
